TensorFlowはパッケージですか？
質問者：Yauci Larios |最終更新日：2020年6月16日
カテゴリ：テクノロジーおよびコンピューティングプログラミング言語
2つの答え。 https://docs.python.org/3/tutorial/modules.htmlによると、 TensorFlowはパッケージ（名前空間を構造化するためのディレクトリ編成のモジュールセット）としての資格があります。モジュールで構成されています。モジュールは、Pythonの定義とステートメントを含むファイルです。
また、TensorFlowはPythonパッケージですか？TensorFlowは、Googleによって作成およびリリースされた高速数値計算用のPythonライブラリです。これは、ディープラーニングモデルを直接作成するため、またはTensorFlow上に構築されたプロセスを簡素化するラッパーライブラリを使用して使用できる基盤ライブラリです。
上記のほかに、TensorFlowをインストールするにはどうすればよいですか？ Python用のTensorFlowCPUをインストールします
- 新しいAnaconda /コマンドプロンプトウィンドウを開き、tensorflow_cpu環境をアクティブにします（まだアクティブにしていない場合）
- 開いたら、コマンドラインで次のように入力します：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow == 1。
- インストールが完了するのを待ちます。
そうです、Python 3.7はTensorFlowをサポートしていますか？
TensorFlowは、Python 3書に署名し、2.0は、Python 3.5と3.7（トラッキング問題25429）をサポートします。したがって、 Pythonバージョン2.7または3.6を使用していることを確認してください。基本環境に複数のPythonバージョンがある場合は、仮想環境の作成時にPythonバージョンを指定できます。
TensorFlowの用途は何ですか？
これはオープンソースの人工知能ライブラリであり、データフローグラフを使用してモデルを構築します。これにより、開発者は多くの層を持つ大規模なニューラルネットワークを作成できます。 TensorFlowは主に、分類、認識、理解、発見、予測、作成に使用されます。
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GPUがTensorFlowを使用しているかどうかはどうすればわかりますか？
"/ cpu：0"：マシンのCPU。 "/ gpu ：0"：マシンのGPU （ある場合） 。
- Jupyter Notebook-JupyterNotebookを実行しているコンソールを確認します。使用されているGPUを確認できます。
- Pythonシェル-出力を直接見ることができます。
- Spyder-コンソールに次のコマンドを入力します。
TensorFlowはオープンソースですか？
TensorFlowは、データフローグラフを使用した数値計算用のオープンソースソフトウェアライブラリです。 TensorFlowはクロスプラットフォームです。これは、GPUとCPU（モバイルおよび組み込みプラットフォームを含む）、さらにはテンソル計算を行うための専用ハードウェアであるテンソルプロセッシングユニット（TPU）など、ほぼすべてで実行されます。
PyCharmでTensorFlowを使用するにはどうすればよいですか？
PyCharmを開き、[Create New Project]をクリックして、[Location]でフォルダーに名前を付け（例： tensorflow -test ）、[ Virtualenvを使用して新しい環境]を選択し、Anaconda3フォルダーで[ Baseinterpreter ]をpython.exeとして選択します。 [OK]をクリックして続行します。
TensorFlow GPUとは何ですか？
TensorFlowは、CPUやGPUなど、さまざまなタイプのデバイスでの計算の実行をサポートしています。これらは文字列識別子で表されます。例： "/ device：CPU：0"：マシンのCPU。 "/ GPU ：0"： TensorFlowに表示されるマシンの最初のGPUの省略表記。
TensorFlowはPythonとどう違うのですか？
Python APIを使用して、 TensorFlowのルーチンは実行する計算のグラフとして実装されます。実行時に、 TensorFlowは計算のグラフを取得し、最適化されたC ++コードを使用して効率的に実行します。計算のグラフを分析することで、 TensorFlowは並行して実行できる操作を特定できます。
TensorFlowの最新バージョンは何ですか？
tensorflow == 1.15 —TensorFlow1.xの最終バージョン。
TensorFlowにはGPUが必要ですか？
2つの答え。何が起こっているのか100％確実ではありませんが、要するに、 TensorflowはGPUを必要とせず、気が進まない限り、ソースからビルドする必要はありません。
Python 3.7には下位互換性がありますか？
最新の主要な言語の下位互換性のない変更は非同期とのawait本当のキーワードを作ったのPython 3.7でした。パーサーでの下位互換性の処理は、パーサーを変更するだけでなく、使用されているPython言語のバージョンを確認する必要がある開発者にとっても非常に複雑に思えます。
TensorFlowはAnacondaにありますか？
Anacondaを使用すると、 TensorFlowを簡単にインストールできるため、データサイエンス、機械学習、人工知能のワークフローが可能になります。 condaを使用したTensorFlowは、64ビットのWindows 7以降、64ビットのUbuntu Linux 14.04以降、64ビットのCentOS Linux 6以降、およびmacOS10.10以降でサポートされています。
Pythonをどのように更新しますか？
xz（パッチ） Pythonバージョン。Pythonダウンロードページに移動して、最新バージョンを入手し、インストールを開始します。すでにPythonがマシンにインストールされているため、インストーラーは「今すぐアップグレード」のプロンプトを表示します。そのボタンをクリックすると、既存のバージョンが新しいバージョンに置き換えられます。
Anaconda Pythonは何に使用されますか？
Anacondaは、科学コンピューティング（データサイエンス、機械学習アプリケーション、大規模データ処理、予測分析など）用のPythonおよびRプログラミング言語の無料のオープンソースディストリビューションであり、パッケージの管理と展開を簡素化することを目的としています。
PythonでTensorflowGPUを使用するにはどうすればよいですか？
Nvidiaを使用している場合にテンソルフローGPUをインストールする「新しい」方法は、Anacondaを使用することです。手順：
- 古いテンソルフローをアンインストールします。
- tensorflow-gpupipをインストールします。tensorflow-gpuをインストールします。
- Nvidiaグラフィックカードとドライバーをインストールします（おそらくすでに持っています）
- CUDAをダウンロードしてインストールします。
- cuDNNをダウンロードしてインストールします。
- 簡単なプログラムで確認してください。
TensorFlowはWindowsで実行できますか？
Windowsでは、 TensorFlowは「pip」または「anaconda」のいずれかを介してインストールできます。 AnacondaもTensorFlowをインストールするための優れたオプションですが、pipのようにPythonに同梱されていないため、個別にダウンロードしてインストールする必要があります。どちらのパッケージもオープンソースなので、お好きなものをお選びください。
TensorFlowをダウンロードするにはどうすればよいですか？
作成 。 Tensorflowと依存関係をインストールするためのymlファイル
- アナコンダの道を見つけてください。
- 作業ディレクトリをAnacondaに設定します。
- ymlファイルを作成します（MacOSユーザーの場合、TensorFlowはここにインストールされます）
- ymlファイルを編集します。
- ymlファイルをコンパイルします。
- Anacondaをアクティブにします。
- TensorFlowをインストールします（Windowsユーザーのみ）
Pythonをインストールするにはどうすればよいですか？
ダウンロード
- Pythonダウンロードをクリックします。
- Windowsリンクをクリックします（Python3.7のダウンロードの下の2行。
- 左上の安定版リリースの下にある[Windowsx86-64実行可能インストーラーのダウンロード]リンクをクリックします。
- このファイルをより永続的な場所に移動して、Pythonをインストールできるようにします（必要に応じて、後で簡単に再インストールします）。
Cudaがインストールされているかどうかはどうすればわかりますか？
CUDAとcuDNNをインストールします。
- GPUがCUDA対応かどうかを確認するには、CUDA対応GPUの長いリストでその名前を見つけてください。
- CUDA対応のGPUを使用していることを確認するには：（Windowsの場合）コマンドプロンプトを開き（[スタート]をクリックして検索バーに「cmd」と入力します）、次のコマンドを入力します：control / nameMicrosoft.DeviceManager。